오라클, ChatGPT로 채용 자료 조사 2~4일에서 20분으로

오픈AI가 10월 8일(현지시간) 오라클의 ChatGPT Work와 Codex 활용 사례를 공개했다. 채용팀의 자료 조사부터 개발과 운영 업무까지 AI를 붙인 사례다. 오픈AI는 오라클이 전문 지식을 반복해서 쓸 수 있는 업무 방식으로 바꾸면서, 며칠 걸리던 작업을 수십 분으로 줄였다고 밝혔다.

채용 자료 조사, 얼마나 빨라졌나

채용팀은 ChatGPT Work로 채용에 필요한 정보를 조사하는 도구를 만들었다. 직무 설명을 넣으면 비슷한 직무로는 어떤 것이 있는지, 보상 수준은 어느 정도인지, 지역별로 어떤 인재를 찾을 수 있는지 살펴 준다. 채용 담당자가 자료를 준비하는 단계에 AI를 붙인 것이다.

오픈AI에 따르면 이 자료 준비에 걸리는 시간은 기존 24일에서 약 1520분으로 줄었다. 채용 조사 시간이 98% 줄었다는 설명이다. 담당자로서는 채용 판단에 쓸 정보를 훨씬 짧은 시간 안에 모을 수 있게 됐다. 줄어든 것은 채용을 마칠 때까지의 전체 기간이 아니라 조사와 자료 준비에 쓰는 시간이다.

말로 요청하면 보고서가 나온다

오라클의 Applications Lab은 Codex로 일상적인 말로 받은 요청을 내부 데이터 조회와 시스템 실행으로 연결한다. 요청에 따라 분석 결과나 보고서, 앱을 만드는 방식이다. 필요한 정보를 찾는 데서 더 나아가, 내부 시스템을 써서 업무 결과물까지 만드는 데 AI를 쓰고 있다.

운영 엔지니어는 장애가 생겼을 때 관련 정보와 대응 절차를 찾는 데 Codex를 쓴다. 오픈AI는 단순 장애를 처리하는 시간이 약 1시간에서 수 분으로 줄었다고 설명했다. 채용 조사와 장애 대응은 업무가 다르지만, 두 사례 모두 필요한 지식을 찾아 쓰는 과정에 AI를 넣었다.

오라클 안에서 쓰는 규모도 함께 공개됐다. 오픈AI는 오라클의 ChatGPT 활성 사용자가 13만 명, Codex 활성 사용자가 9만 5천 명 이상이라고 밝혔다.

결과에 대한 책임은 누가 지나

업무가 완전 자동으로 돌아가지는 않는다고 오픈AI는 설명했다. 시스템을 설계하고 보안을 관리하며 코드를 유지하는 일은 사람이 맡는다. AI가 만든 결과에 대한 책임도 사람에게 있다. 말로 한 요청을 내부 시스템과 잇는 구조를 만들고 관리하는 일 역시 사람 몫으로 남는다.

채용 조사와 장애 대응처럼 구체적인 업무에 AI를 붙여 시간을 줄인 사례다. 회사에서 AI 도입을 검토한다면 어떤 작업을 맡길지와 누가 결과를 책임질지를 함께 따져 볼 만하다.